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「ChatGPTの高度な設定ガイド – Top P、Frequency Penalties、Temperatureなど」

「ChatGPTは、デフォルトの設定でもすでに素晴らしい結果を出していますが、上位Pや頻度などの高度なパラメータの調整によって、まだ利用されていない大きな可能性があります...」

「GoでレストAPIを構築する：時系列データのデータ分析」

この記事は、Goで構築されたREST APIの例を示し、CRUD (Create, Read, Update, Delete) 操作および時系列データの統計処理を行う方法を説明していますGoは一般的に使用される選択肢であり、…

「LoRA – 直感的かつ徹底的に解説された」

「ファインチューニングは、特定のアプリケーションに適した機械学習モデルを調整するプロセスであり、一貫した高品質なパフォーマンスを得る上で重要です本記事では...」

「Gen-AI：楽しさ、恐怖、そして未来！」

この記事では、AIがイメージ生成に与える影響を探究し、開発者や規制などに対してそれが何を意味するのかを考察します

LLMのパフォーマンス比較ーRoberta、Llama 2、およびMistralを使用したLoraによる災害ツイート分析の詳細解説

<ul><li><a href=”https://www.voagi.com/efficient-adaptability-in-large-language-models-through-lowrank-matrix-factorization-lora-qlora-and.html”>LoRAを使用した災害ツイート分析のためのRoberta、Llama 2、Mistralの性能比較</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/intro-to-social-network-analysis-with-networkx.html”>イントロダクション</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/3-ios-0days-infect-iphone.html”>使用されたハードウェア</a></li><li><a href=”/?s=Goals”>ゴール</a></li><li><a href=”/?s=Dependencies”>依存関係</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/pretrained-foundation-models-the-future-of-molecular-machine-learning-with-graphium-ml-library-and.html”>事前学習済みモデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/create-a-rag-pipeline-using-the-llama-index.html”>Llama 2</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral 7B</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>LoRA</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/llm-evals-setup-and-important-metrics-guide.html”>セットアップ</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの準備</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/how-to-be-a-data-analyst-in-the-usa.html”>データの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/apache-kafka-the-mission-critical-data-fabric-for-genai.html”>データ処理</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/impact-of-language-models-on-medical-text-analysis.html”>モデル</a><ul><li><a href=”/?s=RoBERTa”>RoBERTa</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/tips-to-use-prompt-engineering-for-text-classification.html”>分類タスクのためのRoBERTAチェックポイントの読み込み</a></li><li><a href=”https://www.voagi.com/langchain-101-finetuning-llms-with-peft-lora-and-rl.html”>RoBERTa分類器のためのLoRAセットアップ</a></li></ul></li><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-sets-new-benchmarks-beyond-llama2-in-opensource-space.html”>Mistral</a><ul><li><a href=”https://www.voagi.com/mistral-ai-opensources-mistral-7b-a-versatile-language-model.html”>分類モデルのためのチェックポイントの読み込み</a></li><li><a…

「カスタムクエリを使用してビジネス特有のドキュメントでAmazon Textractをカスタマイズする」

「Amazon Textractは、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書き、データを自動的に抽出する機械学習（ML）サービスですQueriesは、自然言語を使用して、さまざまな複雑なドキュメントから特定の情報を抽出する機能ですCustom Queriesは、ビジネス固有の非標準ドキュメントに対してQueries機能をカスタマイズする方法を提供します」

「Amazon SageMaker JumpStartで大規模な言語モデルの応答をストリーム配信する」

「Amazon SageMaker JumpStartでは、言語モデル（LLM）の推論応答をストリーミングで提供できるようになりましたトークンのストリーミングでは、LLMの応答生成が完了するのを待つ必要なく、応答生成が行われるたびにモデルの応答結果を確認できます」[...]

「自動通話要約を通じて、エージェントの生産性を向上させるために生成的AIを使用する」

あなたのコンタクトセンターは、ビジネスと顧客の間の重要なリンクとして機能しますコンタクトセンターへのすべての電話は、顧客のニーズとそれらのニーズをどれだけ満たしているかをより理解する機会ですほとんどのコンタクトセンターでは、エージェントが毎通話の後に会話をまとめることを求めています通話の要約は、コンタクトセンターが顧客の電話から洞察を得るための貴重なツールですまた、正確な通話の要約は、別のエージェントに転送される際に顧客が情報を繰り返す必要をなくすことにより、顧客の旅を向上させますこの記事では、ジェネレーティブAIの力を利用して通話の要約と通話の手座を作成する作業の効率化と正確性を高める方法について説明しますまた、最新バージョンのオープンソースソリューション「Live Call Analytics with Agent Assist」を使用して素早く始める方法も示します

このAIニュースレターはあなたが必要なすべてです #72

今週、AIニュースはOpenAIのDevdayと多くの新しいモデルや機能の発売で主導権を握り、それによってエロン・マスクがLLMレースに初参入したxAIのGrok GPT-3クラスモデルはかき消されてしまった...

「GPT-4 対ゼファー-7b-beta：どちらを使うべきか？」

「ゼファー7Bベータ」は、Hugging Face H4チームによって開発されたモード「ミストラル」の調整版であり、複数のベンチマークテストで以前のChat Llama 70Bモデルと同様のパフォーマンスを発揮し、「MT Bench」ではさらに優れた結果を示しており、MetaのLLama 2よりも正確です

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